除了可以全方位掌握用户的活动轨迹并分析预测其预期活动外，大数据对征信体系建设的贡献则有相当助益。

　　由于传统征信方式是通过固定途径收集一些可用作评级的信息，由分析人员对各项数据进行分析、评级，最终得到受评对象履约能力和履约意愿的评级。

　　因此数据容易失真产生偏差，由于人工的介入使其具有一定的主观性，结果与客观事实往往会有些许偏差。另外，因其实时性差、后续难以更正，在数据更新方面不是很方便，人力资源成本较大。

　　而大数据的产生，因其数据覆盖面广，涉及的维度全面，通过互联网方便快捷的服务全体商家，则可以很好的解决传统征信体系面临的问题。

　　大数据信用采用云计算技术，从数据录入开始到评价结果输出的整个过程全部由计算机算法完成，避免了主观判断的影响，确保评价结果的真实性;即使同时处理多个受评对象，仍然能够保证快速、准确的高效性。

　　大数据信用的运行成本主要来自知识产权和硬件的投入，相比大规模的人员需求，低成本优势显而易见。

　　此外，大数据信用还能够满足评价结果与信用信息的同步，也就是说，当受评对象的信用信息发生变化时，能够对其信用进行快速及时的计算，保证了信用的动态实时性。

　　与互联网金融的无缝对接

　　芝麻信用分则很好的依托了大数据的先天优势，为用户提供全方位的优质服务。

　　早在今年1月，蚂蚁金融服务集团旗下的芝麻信用被允许进行个人征信业务。形式上，其采用了国际上通行的信用分——芝麻分来直观表现信用水平高低，分数越高代表信用程度越好，违约可能性越低。

　　芝麻信用对海量信息数据进行综合处理和评估，其中以用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度为主。主要接入了阿里巴巴集团的电商数据和蚂蚁金融的互联网金融数据以及公共机构的数据，运用大数据及云计算技术，客观评估并呈现个人的信用状况。

　　通过对大量数据的分析和挖掘，芝麻信用可帮助用户验证个人身份信息、评估信用风险，结合芝麻信用的反欺诈技术和黑名单共享，金融机构可将违约风险降到最低，切实保证用户资金安全。

　　伴随着行业的不断发展和进步，未来的大数据还将被运用到更多更深层次的领域，帮助行业获得更快更好的发展。

　　“互联网时代是没有隐私的。”这样的论调经常出现，无论是对个人信息安全的担忧，还是对互联网时代信息爆炸的无奈，都透露出对大数据的既爱又恨。互联网时代注重分享精神，分享经济是其典型代表，数据的分享则是重中之重。